Systéme de détection d'intrusions basé sur L'apprentissage automatique
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Date
2024
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Faculté des Sciences
Abstract
Les attaques deviennent de plus en plus fréquentes, ciblant les données stockées sur Internet comme jamais auparavant. Assurer la protection des informations sensibles est donc d'une importance cruciale. Dans ce cadre, notre projet vise à développer une méthode de détection des intrusions réseau en utilisant l'apprentissageautomatique. Plusprécisément, nousproposonsdemeneruneétude comparative entre les algorithmes KNN et SVM afin d'identifier et prévenir les attaques quotidiennes sur les réseaux. Cette approche innovante représente une solution prometteuse pour détecter et atténuer efficacement les menaces de cybersécurité. Pour notre étude, nous utilisons la base de données NLS-KDD commeréférence